La
Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) reivindica la
radiómica como
“eje fundamental de la investigación contra el cáncer”, dado que “proporciona una herramienta valiosa de apoyo y una fuente adicional de información” que está transformando la forma de abordar el tratamiento contra esta enfermedad, cuyo día mundial para fomentar su investigación se celebrará el próximo domingo.
En un comunicado, la SERAM recuerda que no sólo la radiómica, sino también, en general, la aplicación de
sistemas avanzados de análisis como los modelos de Inteligencia Artificial (IA) en imagen médica, se están erigiendo en “
auténtica revolución en el ámbito asistencial y la investigación clínica y traslacional del cáncer”.
En concreto, estas tecnologías “mejoran significativamente” la capacidad de caracterización de la enfermedad en lo que se refiere a “
predicción de supervivencia y respuesta a tratamientos específicos”, según destaca
Raquel Pérez López, miembro de la SERAM y jefa del grupo de Radiómica del
Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), quien, no obstante, recuerda que aunque los resultados de dichos avances son “prometedores”, aún están en
fase de experimentación y “requieren de estudios de validación clínica antes de poder ser plenamente integrados en la práctica clínica”.
Información más precisa y personalizada
La principal ventaja de estas herramientas oncológicas ligadas a la IA es que
proporcionan una información más precisa y personalizada a la hora de tomar decisiones clínicas, resaltan desde la SERAM. “Los biomarcadores derivados de la radiómica pueden
mejorar toda la secuencia de procesos del cáncer, que van desde la predicción del riesgo de desarrollar esta enfermedad hasta su diagnóstico y caracterización”, explican desde la propia sociedad científica. “Esto permite una
mejor estratificación del cáncer en función de sus características biológicas y de aquellas que están relacionadas con el pronóstico o la probabilidad de respuesta a diferentes tratamientos”, añaden.
Por otro lado, cabe destacar que los
biomarcadores extraídos a partir de radiómica e IA son aplicables a cualquier modalidad de imagen y, por lo tanto, sirven para cualquier paciente en el cual se haya realizado esa prueba de imagen. Esta circunstancia, según la SERAM, puede “
acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer
reduciendo duración y costes”.
El radiólogo mantiene su papel fundamental
El proceso de desarrollo, validación, cualificación clínica e implementación de herramientas o biomarcadores derivados del análisis computacional de las imágenes médicas es un
proceso complejo que requiere la experiencia especializada de
médicos, matemáticos, científicos informáticos e ingenieros. “Cada uno de ellos desempeña un papel fundamental y necesario”, subraya la SERAM. Por ello, a pesar de las ventajas que ofrecen estas herramientas, Pérez deja claro que, en cualquier caso, constituyen “un
apoyo en la toma de decisiones médicas” y no como “sistemas que reemplacen la toma de decisiones de médicos expertos”.
En el caso del radiólogo,
su papel es “esencial” a la hora de “
identificar las necesidades médicas, hipotetizar cómo un análisis más profundo de los datos de imagen médica puede ayudar a abordar esas necesidades y desarrollar una herramienta que sea fiable, comprensible y fácil de aplicar en la práctica clínica”.
Necesaria adaptación a nuevos paradigmas de trabajo
Pese a que el ‘factor humano’ y profesional sigue siendo clave, la SERAM llama la atención sobre la necesidad de que el radiólogo
se adapte a nuevos “flujos de trabajo”, cuyo paradigma “está cambiando” a medida que crece la aplicación de modelos de IA y la extracción de datos cuantitativos de las imágenes médicas. “Al igual que ocurrió con la
resonancia magnética nuclear (RMN) o la
digitalización de la imagen, es imprescindible adaptarse. El impacto de la IA en la medicina, y en concreto en el análisis de imágenes médicas, que estamos viviendo, es solo el inicio de una
nueva revolución”, afirma Pérez.
“Estas herramientas ayudarán a facilitar y
agilizar los flujos de trabajo en los servicios de Radiología, evitando la repetición de pruebas,
optimizando las secuencias y protocolos de imagen más indicados, reduciendo la presión asistencial del radiólogo en procesos tediosos y repetitivos, como los programas de cribado del cáncer, y dirigiendo la experiencia del radiólogo hacia aquellos casos más complejos,
facilitando la toma de decisiones”, sentencia la experta.
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